Agentes Prescritivos com LLMs abrem caminho para manutenção automatizada baseada em IA

Estudos recentes mostram como agentes prescritivos com LLMs transformam o monitoramento de vibração em recomendações práticas para manutenção automatizada.

Nos últimos anos, a manutenção preditiva consolidou-se como ferramenta estratégica para reduzir falhas e antecipar problemas em ativos críticos. Agora, pesquisas acadêmicas apontam para um novo estágio: a manutenção prescritiva, em que algoritmos não apenas identificam anomalias, mas também sugerem ações concretas de correção e prevenção.

A chave dessa evolução está nos Agentes Prescritivos baseados em Large Language Models (LLMs) — modelos de linguagem de última geração capazes de integrar dados de sensores, sinais de vibração e conhecimento técnico de manuais e bases industriais, traduzindo tudo em recomendações práticas para equipes de manutenção.

Como funcionam os agentes prescritivos com LLMs

Estudo publicado no arXiv em 2025 apresentou o sistema PARAM (Prescriptive Agents based on RAG for Automated Maintenance). A solução combina análise de vibração de mancais com técnicas de IA generativa para transformar sinais complexos em diagnósticos e planos de ação.

Na prática, o processo segue quatro etapas:

1. Coleta de dados: sensores de vibração captam padrões típicos de falha (BPFO, BPFI, BSF, FTF).
2. Serialização: os sinais são convertidos em linguagem natural para que o LLM consiga processá-los.
3. Raciocínio multimodal: o agente cruza dados dos sensores com manuais de manutenção, repositórios técnicos e buscas em bases online.
4. Recomendações prescritivas: o sistema entrega checklist de inspeção, ações imediatas, necessidade de peças e até sugestão de cronograma.

Os testes, realizados com bancos de dados públicos de vibração de rolamentos, demonstraram que os agentes prescritivos foram capazes de identificar anomalias e propor medidas alinhadas às boas práticas de manutenção.

Evidências acadêmicas e avanços recentes

Além do PARAM, outros estudos reforçam a tendência:

• Uma revisão sistemática de 2013 a 2024 (Applied Sciences, 2025) mostrou que a manutenção prescritiva avança com IA, aprendizado por reforço e integração de dados, mas ainda enfrenta desafios de interoperabilidade e explicabilidade.
• Pesquisadores espanhóis aplicaram agentes prescritivos em sistemas hidráulicos de petroquímica, com monitoramento em tempo real e atualização contínua dos modelos. O diferencial foi o uso de reinforcement learning para decidir o momento certo da intervenção.
• Trabalhos recentes exploram LLMs multimodais, que integram texto técnico e sinais brutos, atingindo níveis de acurácia próximos aos de analistas humanos certificados em vibração.

Esses avanços apontam para um futuro em que a IA será não apenas “assistente de análise”, mas copiloto ativo nas decisões de manutenção.

Benefícios para a indústria

A adoção de agentes prescritivos pode trazer impactos profundos:

• Redução de downtime: recomendações rápidas e direcionadas evitam que pequenas anomalias evoluam para falhas críticas.
• Integração com PCM: planos de ação podem ser conectados diretamente a sistemas de Planejamento e Controle da Manutenção.
• Capacitação das equipes: ao explicar causas e propor soluções, os agentes atuam como ferramenta de treinamento contínuo.
• Maior confiabilidade operacional: uso de dados em tempo real e recomendações contextualizadas eleva a segurança e a disponibilidade dos ativos.

Desafios e limitações

Apesar do potencial, a aplicação em larga escala ainda exige superar barreiras:

• Ruído de dados e condições adversas em campo, que podem reduzir a precisão dos modelos.
• Interoperabilidade entre sensores, sistemas legados e plataformas digitais.
• Explicabilidade e confiança: técnicos precisam entender por que uma ação é recomendada.
• Infraestrutura computacional robusta para processar grandes volumes de dados, muitas vezes em ambientes com conectividade limitada.

Esses pontos mostram que a tecnologia está pronta para pilotos e projetos avançados, mas ainda demanda amadurecimento antes da adoção massiva em todas as indústrias.

Conclusão: rumo à manutenção autônoma

A evolução dos Agentes Prescritivos com LLMs marca uma transição importante: da simples previsão de falhas para a prescrição automatizada de soluções. Para setores de alta criticidade — como óleo e gás, energia, transporte e manufatura —, essa tecnologia pode redefinir a forma de gerir ativos, trazendo mais confiabilidade, eficiência e segurança.

O futuro da manutenção passa a ser não apenas preditivo, mas também prescritivo. E, ao integrar dados de sensores, IA avançada e conhecimento técnico, abre-se caminho para um novo paradigma: a manutenção autônoma.

Fonte de referência: arXiv (Harbola & Purwar, 2025; Qaid et al., 2024; He et al., 2024); Applied Sciences (Orošnjak et al., 2025; Ordieres-Meré et al., 2025).